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计算引擎为我们自研的异构多云计算集群。基于该项技术，多个不同的云服务，如阿里云、华为云、腾讯云、aws、用户私有云等，可以构成为一个统一的虚拟计算集群，云中所有资源通过共享资源调度器进行统一管理，并使用加密渠道进行通信。该技术较传统云计算技术较灵活，可充分调用不同网络环境下的计算资源。 数据对象存储为共享文件存储区。用户的基础数据，原始数据文件，广州机构数据分析培训、结果数据文件、任务参数、咨询报告等均可存储于其中。为保证用户数据安全，所有内容均加密存储，广州机构数据分析培训，并将定期清理，广州机构数据分析培训。强大，快捷，零门槛。没有纷乱的按钮，没有繁琐的步骤，没有复杂的设置，小白级操作。广州机构数据分析培训

某种程度上，推荐技术的高度多样性在于一些实现推荐时遇到的挑战，如客户评分的稀疏性，计算的可扩展性，以及缺乏新物品和客户的信息。显然，我们无法在本节中综述哪怕一下部分方法和算法，而且在此处探讨这些也没有太多的意义，因为这样的综述俯拾皆是。相反我们将关注于驱动设计推荐系统的目标和效用函数，而基本上忽略这一问题的算法和技术侧的细节。从计量经济学的观点来看，推荐系统问题与电商和全渠道商业在很多零售领域的兴起带来销售品类的扩张是紧密相关。大的平类增加了很多非**产品，每一个产品的销售量和贡献的收入都是很少的，但是这个“长尾”的总体贡献是非常的。传统推荐技术如推广**的商品不能有效利用非**商品的潜力，这就需要较巧妙的推荐方法在数百万他或者她**探索过的产品中对其进行引导。北京网站运营数据分析使用帕累托**分析器，立即识别微不足道的大多数和至关重要的较少数。

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关键算法库为我们自研的全自动优化算法。与其它算法不同，关键算法库的算法支持全自动建模，*用户参与。算法在收到一个新任务后，会自动探测数据特征、任务类型、并自动加载优参数，然后进行建模，并将建模结果提交咨询报告渲染引擎渲染成一份咨询报告。我们的算法库智能化程度相当高，使用门槛非常低，即使用户完全不懂技术，也可以获得很好的数据挖掘结果。同时，算法库算法的精度和性能处于行业**水平。例如，经实际验证，我们的时序预测算法比百度大脑（easyDL）快 8~10倍，精度高 3~4 倍。基于自动建模技术建立回归模型，并根据预设的因素预测未知的取值。

大多数专业分析软件昂贵、复杂、投资巨大、业务侵入深、使用门槛高、只适合专业人士使用。还有很多基于大数据平台的产品，实 际上做得是统计、切片、汇总、展示、数据可视化、大屏等，看似很炫，其实挖得很浅。而数据挖掘能力较强的平台或工具，不成本很高，而且需要操作者有很强的技术能力，一般业务人员很难用起来。我们的产品定位于轻量、云端、随用随取、贴合实际业务、产生**。另外，我们系统的产出定位于小型的咨询报告，可以一定程度上替代分析团队或咨询公司，很大程度上降低用户的成本。使用智能拟合引擎引擎拟合影响因素并预测未知。深圳财务数据分析报告

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促销活动的有效性分析：只有充分了解客户，才能准确定位促销对象，提高针对性，降低活动成本。零售业通过广告、优惠券、各种折扣和让利的方式搞促销活动，以达到促销产品，吸引顾客的目的。用多维关联分析方法，通过比较促销期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况，认真分析促销活动的有效性，还可以分析出应该在什么时间，什么地点、以什么种方式、什么商品和对什么样的人进行促销活动，尽量避免企业资源的浪费，提高销售额。顾客忠诚度分析：零售企业通过办理会员卡、建立顾客会员制度的方式，来跟踪顾客的消费行为。通过对顾客会员卡信息进行数据挖掘，可以记录顾客的购买序列，将同一顾客在不同时期购买的商品分组，确定特定个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求，由时间序列模式推断出相应消费群体或个体下一步的消费行为。序列模式挖掘用于分析顾客的购买趋势或忠诚度的变化，据此对价格和商品的花样加以调整和较新，以便留住老客户，吸引新客户。广州机构数据分析培训

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我们是一家算法与数据挖掘解决方案提供商，成立于2019年12月。
团队主要成员毕业于清华、上海交大、哈工大等名校，曾供职于阿里巴巴、蚂蚁金服、国家信息中心、中国电信、中国移动研究院等公司。
我们致力于*数据和算法技术的研发落地，满足客户对业务增长、数据驱动、智能化及行业升级的需求。支持SaaS、私有部署、个性化定制、API调用等多种服务方式。
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